蒙特卡洛搜索树与四子棋AI（UCT算法）

蒙特卡洛搜索树与四子棋AI（UCT算法）

【下载地址】蒙特卡洛搜索树与四子棋AIUCT算法 本资源文件包含了我编写的算法设计与分析课程的结课代码部分，主要实现了一个基于蒙特卡洛搜索树（Monte Carlo Tree Search， MCTS）的四子棋AI。该AI采用了UCT（Upper Confidence Bound for Trees）算法，虽然代码结构简易，但在适当的模拟次数下，其下棋能力非常强大 项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/88cfc

简介

本资源文件包含了我编写的算法设计与分析课程的结课代码部分，主要实现了一个基于蒙特卡洛搜索树（Monte Carlo Tree Search, MCTS）的四子棋AI。该AI采用了UCT（Upper Confidence Bound for Trees）算法，虽然代码结构简易，但在适当的模拟次数下，其下棋能力非常强大。

功能特点

• 蒙特卡洛搜索树：利用蒙特卡洛方法进行树搜索，通过模拟对局来评估每一步棋的优劣。
• UCT算法：结合了UCB（Upper Confidence Bound）策略，确保在搜索过程中优先探索更有潜力的分支。
• 简易但强大：代码结构简单，易于理解和修改，但在足够的模拟次数下，AI能够展现出强大的下棋能力。

使用方法

1. 环境准备：

   • 确保你的电脑上安装了Python 3.x。
   • 推荐使用PyCharm作为IDE来运行代码。

2. 运行代码：

   • 下载本资源文件并解压。
   • 在PyCharm中打开项目文件夹。
   • 运行主程序文件，开始与AI对战。

3. 调整模拟次数：

   • 如果你电脑的计算能力较强，可以尝试增加模拟次数，以提升AI的下棋水平。

体验与感受

在编写这个程序的过程中，我深刻感受到了人工智能的魅力。虽然代码相对简单，但通过合理的算法设计和模拟，AI展现出了令人惊叹的下棋能力。未来，人工智能的发展必将带来更多的机遇和挑战，希望我们都能做好准备，迎接这个充满希望的未来。

结语

网上关于蒙特卡洛搜索树和四子棋AI的完整代码资源较少，要么需要付费购买，要么需要自己东拼西凑。因此，我决定分享我的代码，希望能帮助到有需要的同学。未来的路还很漫长，让我们一起加油，为中华之崛起而努力！

---

注意：本资源仅供学习和研究使用，请勿用于商业用途。

【下载地址】蒙特卡洛搜索树与四子棋AIUCT算法 本资源文件包含了我编写的算法设计与分析课程的结课代码部分，主要实现了一个基于蒙特卡洛搜索树（Monte Carlo Tree Search， MCTS）的四子棋AI。该AI采用了UCT（Upper Confidence Bound for Trees）算法，虽然代码结构简易，但在适当的模拟次数下，其下棋能力非常强大 项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/88cfc